數據挖掘入門系列教程（七）之朴素貝葉斯進行文本分類 貝葉斯分類算法是一類分類算法的總和，均以貝葉斯定理為基礎，故稱之為貝葉斯分類。而朴素貝葉斯分類算法就是其中最簡單的分類算法。 朴素貝葉斯分類算法 朴素貝葉斯分類算法很簡單很簡單，就一個公式如下所示： \[P(B|A) = \frac ...

文本分析，在數據挖掘，甚至是深度學習中很重要的分支研究領域。如下運用R語言，通過采用文本相似度算法Jaro-Winkler Distance，能實現： 在題庫中查找出相似度高的題並輸出自動聚類的結果，從而提煉出練習重點，提高閱讀效率。 ## 尋找練習重點 library ...

在實際的聚類應用中，通常使用k-均值和k-中心化算法來進行聚類分析，這兩種算法都需要輸入簇數，為了保證聚類的質量，應該首先確定最佳的簇數，並使用輪廓系數來評估聚類的結果。 一，k-均值法確定最佳的簇 ...

概念 監督學習（Supervised Learning） 從給定標注的訓練數據集中學習出一個函數，根據這個函數為新函數進行標注 無監督學習（Unsupervised Learning） 從給定無標注的訓練數據中學習出一個函數，根據這個函數為所有數據標注 分類 ...

概念 隨機森林(RandomForest)：隨機森林是一個包含多個決策樹的分類器，並且其輸出的類別是由個別數輸出的類別的眾數而定 優點：適合離散型和連續型的屬性數據；對海量數據，盡量避免了過度擬合的問題；對高維數據，不會出現特征選擇困難的問題；實現簡單，訓練速度快，適合 進行 ...

pandas之get_dummies 方法：pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=Non ...

K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)算法是一種監督式的分類方法，但是，它並不存在單獨的訓練過程，在分類方法中屬於惰性學習法，也就是說，當給定一個訓練數據集時，惰性學習法簡單地存儲或稍加處理，並一直等待，直到給定一個檢驗數據集時，才開始構造模型，以便根據已存儲的訓練數據集的相似性 ...

前面博客里面從謠言百科中爬取到了所有類別（10類）的新聞並以文本的形式存儲。 現在對這些數據進行分類，上代碼： 運行完分類完成！ ...